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InfiniteYou | Generazione di Volti con Conservazione dell'Identità

InfiniteYou è un flusso di lavoro ComfyUI alimentato dalla tecnologia di ByteDance per la generazione di immagini con conservazione dell'identità. Offre due flussi di lavoro principali: Face Combine per fondere le caratteristiche facciali tra immagini e Zero-Shot per creare ritratti da un singolo riferimento e prompt. Passa tra le modalità aes_stage2 (migliore estetica) o sim_stage1 (maggiore somiglianza facciale), con personalizzazione completa dei parametri e supporto opzionale per LoRA.

ComfyUI InfiniteYou Flusso di lavoro

ComfyUI InfiniteYou | Identity-Preserving Face Generation Toolkit
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ComfyUI InfiniteYou Esempi

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ComfyUI InfiniteYou Descrizione

Descrizione di ComfyUI InfiniteYou

1. Cos'è il Flusso di Lavoro InfiniteYou?

Il flusso di lavoro ComfyUI InfiniteYou integra il modello avanzato di conservazione dell'identità di ByteDance nell'ambiente. Basato sul trasformatore di diffusione FLUX e alimentato da InfuseNet, questa tecnologia consente una generazione di immagini flessibile e ad alta fedeltà preservando le caratteristiche identitarie. Il toolkit InfiniteYou include due flussi di lavoro personalizzati: Face Combine e Zero-Shot Task, ciascuno progettato per obiettivi creativi diversi all'interno del sistema InfiniteYou.

2. Vantaggi di InfiniteYou:

  • Conservazione dell'Identità: InfiniteYou mantiene le caratteristiche facciali anche in prompt stilisticamente trasformati.
  • Qualità Estetica: La modalità aes_stage2 offre un allineamento migliorato tra prompt e immagine e bellezza.
  • Varietà di Flussi di Lavoro: InfiniteYou include sia Face Combine che Zero-Shot Task per diversi casi d'uso.
  • Controllo dei Parametri: InfiniteYou consente regolazioni di guida, pesi di fusione e tempi di controllo per una generazione precisa.
  • Integrazione Plug-and-Play: Si integra senza soluzione di continuità con i flussi di lavoro standard di ComfyUI.

3. Come Utilizzare il Flusso di Lavoro InfiniteYou

NOTA IMPORTANTE: Quando carichi per la prima volta il flusso di lavoro InfiniteYou, vedrai sia le sezioni Zero-Shot Task che Face Combine. Questi sono due flussi di lavoro separati che operano indipendentemente. Sebbene tecnicamente entrambi possano funzionare contemporaneamente, sono progettati per essere utilizzati come strumenti separati per scopi diversi, non come passaggi collegati in un unico processo.

3.1 Metodi di Generazione con InfiniteYou

Esempio di Configurazione per InfiniteYou:

  1. Prepara input: Nei nodi Load Image:
    • carica due volti di riferimento per Face Combine
    • oppure carica un'immagine di volto di riferimento per Zero-Shot Task Nei nodi CLIP Text Encode:
    • descrivi la scena desiderata (ad esempio, "un ragazzo, 10 anni, bello in classe")
    • il prompt negativo è facoltativo
  2. Clicca il pulsante Queue Prompt per eseguire il flusso di lavoro InfiniteYou
  3. In Save Image: ottieni il tuo output
Flusso di Lavoro Face Combine (Fusione di Due Volti)
  • Ideale per: Combinare caratteristiche facciali di due identità con il forte controllo dell'identità di InfiniteYou
  • Caratteristiche:
    • Unisce identità da due immagini
    • Fusione controllata con pesi
    • Tempistica precisa di inizio e fine fusione
Flusso di Lavoro Zero-Shot Task (Immagine Singola + Prompt)
  • Ideale per: Generare ritratti da una singola identità e un prompt testuale ricco
  • Caratteristiche:
    • Alta fedeltà dell'identità con sim_stage1
    • Nessun bisogno di confronto a doppio volto
    • Rielaborazione del volto guidata dal testo

3.2 Riferimento ai Parametri per InfiniteYou

Nodo Face Combine: Questo nodo fonde caratteristiche facciali da due immagini.

  • adapter_file: Specifica il file modello usato per la fusione dell'identità (ad es., aes_stage2_img_proj.bin).
  • weight: Controlla quanto fortemente la fusione unisce entrambi i volti.
  • balance: Regola quale immagine contribuisce di più al volto finale.
  • start_at: Quando inizia la fusione nella timeline di generazione.
  • end_at: Quando termina la fusione durante la generazione.
  • fixed_face_pose: Blocca la posa del volto se vero, consente variazioni se falso.

Apply Node: Applica il modello InfiniteYou a un'immagine di riferimento singola.

  • adapter_file: Definisce quale modello di fase è utilizzato.
  • weight: Intensità della conservazione dell'identità.
  • start_at: Inizio dell'applicazione dell'effetto durante la generazione.
  • end_at: Fine dell'applicazione dell'effetto.
  • fixed_face_pose: Se vero, mantiene la posa originale rigida.

FluxGuidance / BasicGuider: Applica un'influenza extra per preservare l'identità o controllare l'allineamento del prompt con InfiniteYou.

  • guidance: Forza del condizionamento—più alto = più controllo, più basso = più varietà nei risultati.

Samplers: Utilizzati per controllare come l'immagine viene creata dal rumore in InfiniteYou.

  • sampler_name: Algoritmo per generare l'immagine (ad es., euler).
  • steps: Numero di iterazioni per affinare l'immagine.
  • denoise: Quanto rumore viene rimosso: più alto = immagine più pulita.

3.3. Ottimizzazione Avanzata con InfiniteYou

Cambio di Modelli:

  • aes_stage2: Migliore coerenza tra testo e immagine e stile (dopo fine-tuning).
  • sim_stage1: Maggiore ritenzione dell'identità facciale (pre-fine-tuning).
  • Aggiorna sempre sia il file adapter_file che il file control_net insieme quando si cambia modalità di modello InfiniteYou.

Suggerimenti per il Prompt di InfiniteYou:

  • Aggiungi spunti specifici di identità come "una donna", "un uomo anziano", ecc. per migliorare l'allineamento del risultato
  • Sii chiaro e conciso con soggetto e ambiente per risultati ottimali

Maggiori Informazioni su InfiniteYou

Per ulteriori dettagli e riferimenti di sviluppo:

  • Modello originale InfiniteYou di
  • Implementazione di

Riconoscimenti

Questo flusso di lavoro è alimentato da InfiniteYou, sviluppato da ByteDance Intelligent Creation. L'integrazione è fornita da ZenAI-Vietnam, inclusi flussi di lavoro personalizzati e conversioni di modelli che consentono la generazione con conservazione dell'identità zero-shot e multi-riferimento. Tutto il merito va agli autori originali per il loro lavoro.

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